Конспект лекций по дисциплине "Теория вероятностей и математическая статистика", страница 47

В примере можно вычислить среднее :

у

х

5

2

6

2;  3

10

2;  3

12

3

;    ;    ;    .

Аналогично можно найти уравнение регрессии х на у

в виде  .

Корреляционные связи между признаками изучаются только на групповых объектах методами математической статистики.

Корреляционная связь между признаками может быть линейной и нелинейной (криволинейной).

Если изучается зависимость между двумя признаками Х, У, то корреляция называется простой; если между тремя и более – множественной.

Задача корреляционного анализа сводится к установлению направления и формы связи между варьирующими признаками, измерению тесноты связи и к проверке достоверности выборочных показателей связи с использованием соответствующих критериев.

Определение  Эмпирическим коэффициентом корреляции называется величина  . При независимом варьировании признаков Х, У, когда между ними полностью отсутствует связь, rху = 0.

Если выборка малая, то удобная формула для расчета , rху:

,  где   ;    - девиаты.

Пример   Проведены 20 измерений массы Х (кг) мамы-гамадрилы и массы У(кг) новорожденного детеныша. Данные наблюдений сведены в таблицу. Найдем коэффициент корреляции , rху

i

xi

yi

xiyi

xi2

yi2

1

10,0

0,70

7,000

100,00

0,4900

2

10,8

0,73

7,884

116,64

0,5329

3

11,3

0,75

8,475

127,69

0,5625

4

10,0

0,70

7,000

100,00

0,4900

5

10,1

0,65

6,565

102,01

0,4225

6

11,1

0,65

7,215

123,21

0,4225

7

11,3

0,70

7,910

127,69

0,4900

8

10,2

0,61

6,222

104,04

0,3721

9

13,5

0,70

9,450

182,25

0,4900

10

12,3

0,63

7,749

151,29

0,3969

11

14,5

0,70

   10,150

210,25

0,4900

12

11,0

0,65

7,150

121,00

0,4225

13

12,0

0,72

8,640

144,00

0,5184

14

11,8

0,69

8,142

139,24

0,4761

15

13,4

0,78

   10,542

179,56

0,6084

16

11,4

0,70

7,980

129,96

0,4900

17

12,0

0,60

7,200

144,00

0,3600

18

15,6

0,85

   13,260

243,36

0,7225

19

13,0

0,80

   10,400

169,00

0,6400

20

12,1

0,75

9,075

146,41

0,5625

n = 20

∑=237,4

∑= 14,06

∑=167,919

∑=2861,60

∑=9,9598